法國半導體領導企業Soitec近日宣布，其為3D傳感器等前段近紅外圖像傳感應用推出的新一代Imager-SOI，將滿足AR/VR、人臉識別、手勢識別等人機互動等領域不斷增加的3D傳感和成像需求。
什麼是近紅外、SOI，Soitec的技術對3D傳感器有什麼樣的助益，今天在這裡梳理一下。
近紅外NIR
眼動追蹤、面部識別、手勢控制以及夜視功能的攝像頭，這些功能都要用到可見光譜之外的紅外光。
根據紅外線的波長，又可以粗略的分為近紅外、中紅外、遠紅外。
遠紅外（FIR）輻射強度和物體溫度有關，記錄的圖像並不清晰。
比如像這樣，遠紅外可用作熱傳感。
和遠紅外不同的是，近紅外（NIR）接近可見光，生成的圖像近似人眼所見，都是靠物體反射成像。
因此，近紅外（NIR）這種人眼不可見（不會對用戶造成幹擾），低能耗、精度高這些特性使得它在過去幾年裡徹底革新了機器視覺。
iPhone X的面部識別用到的也是近紅外。結構光也就是把近紅外網格投影到人臉上，根據採集到的網格、點陣的扭曲來計算3D模型的結構。
不過NIR並不是生來完美，靈敏度低、抗幹擾性差等問題讓這項技術沉睡了幾十年的時間，直到九十年代再次被人所重視，進入快速發展期。
NIR的局限
NIR光學成像成像中，QE代表其捕獲的光子與轉化為電子的光子的比率。
QE越高，NIR照明距離就越遠，圖像也就越亮。100%的QE意味著所有被捕獲的光子都被轉化為電子，從而可實現最亮的可能圖像。
但是NIR CMOS圖像傳感器捕獲光的能力有限，量子效率低（QE），此時如果想要轉化更多的光子，傳統的做法是使用厚矽，以此提高QE增強信號強度。
但是持續地增加矽的厚度會導致光子跳到鄰近的像元中，產生串擾，此時形成的圖像會變得更模糊。並且這將產生更多的襯底噪音，導致信噪比的降低。
SOI
蘋果iPhone X的TrueDepth模組中，NIR圖像傳感器的供應商來自Soitec，他們在這款模組的近紅外線(NIR)圖像傳感器中採用了絕緣層上覆矽(SOI)晶圓，提高了NIR傳感器的靈敏度，並且大幅度改善了信噪比，因此能滿足Apple嚴格的要求。
關於SOI:
SOI是CMOS工藝的特殊版本，兩者之間的最大差別在於襯底。CMOS的襯底是導電的，而SOI採用的襯底是不導電的絕緣體矽工藝，原理就是在Silicon（矽）電晶體之間，加入絕緣體物質（氧化物埋層 buried oxide,簡寫為BOX，或者是柵極氧化物GOX）。
如此可以使得兩者之間的寄生電容比原來的少上一倍，可以較易提升時脈，並減少電流漏電成為省電的IC。
Soitec在truedepth 3D相機NIR傳感器的深槽隔離(DTI)頂部使用了SOI工藝，為NIR COMS傳感器帶來了SOI襯底，絕緣層就像一面鏡子，紅外光能穿透至更深層，並且反射回主動層。
在這種優化後的SOI襯底的幫助下，能夠大幅度提高信噪比：
光捕獲增大，量子效率（QE）提高
完全像素隔離而減少了串擾
通過BOX（圖中的灰色隔離底層）隔離限制襯底噪聲，隔離金屬汙染
BOX同樣可以擴散阻擋層以預防金屬汙染
可用於300mm的晶元中，BOX的厚度範圍是15nm-150nm，絕緣層上方的矽層滿足「開盒即用」的標準，厚度在50～200nm之間。
總的來說，SOI大幅提高了NIR的靈敏度，因為它能有效地減少畫素內的洩漏。改善的靈敏度提供了良好的影像對比。
結構光這類紅外光投射捕捉技術容易受到可見光的影響，因此Apple採用SOI提高NIR的對比度是非常重要的，以防止在室外可見光幹擾較大的時候iPhone X的Face ID失效。
Soitec掌握的Smart Cut技術使其具備全球最好的SOI晶元技術，能夠成功實現SOI的商業化大規模量產，目前其他先進的SOI企業的技術也來自其授權。
不出意外，明年的各家手機旗艦應當都會配備上前置的面部識別模組，引發3D傳感器的市場的增長。3D傳感器也必將在AR/VR、安防、人臉識別等更多領域迎來爆發。
不知道在Smart Cut，SOI製造技術壟斷的情況下，其他3D傳感器公司的表現會如何呢？
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